“MMLU” 是一项用于衡量大语言模型性能的指标，它代表着“Mean Multi-Language Understanding”，中文意为“多语言理解均值”。MMLU 的概念是在评估大型语言模型（如 GPT）在多语言环境中的表现时引入的，旨在更全面地考察模型对不同语言的理解能力。
MMLU 的计算方法涉及多语言任务的性能评估，通常包括文本分类、命名实体识别、语言模型等多个领域。为了计算 MMLU，首先需要在各个任务上评估模型的性能，并获得相应的准确率、召回率、F1 分数等指标。然后，针对每种语言，计算模型在相应任务上的性能均值。最后，将所有语言的均值进行加权平均，以得到全局的 MMLU。
举例来说，假设有一个大型语言模型在英语、中文和西班牙语上进行了文本分类任务的评估。模型在英语上的准确率为0.85，中文为0.78，西班牙语为0.80。那么，MMLU 就是这三个语言准确率的加权平均值。如果英语、中文和西班牙语的权重分别为0.4、0.3和0.3，那么 MMLU 就是 0.40.85 + 0.30.78 + 0.3*0.80 = 0.812。
MMLU 的引入有助于更全面地评估语言模型在多语境下的性能，避免仅仅关注主流语言而对其他语言的性能置之不理。这对于构建更具包容性和普适性的语言模型至关重要，尤其是在全球范围内应用的场景下。
在实际应用中，MMLU 的计算可以基于不同的任务和权重设置，以适应特定场景的需求。这个指标的提出体现了对于语言模型评估更全球化、多元化视角的追求。
